python 并发编程 多进程 互斥锁 模拟抢票 互斥锁与join区别…

1. 多个线程访问同一资源时,为了保证数据的一致性,最简单的方式就是使用 mutex(互斥锁). 引用 cppreference 的介绍: The mutex class is a synchronization primitive that can be used to protect shared data from being simultaneously accessed by multiple threads. 方法1:直接操作 mutex,即直接调用 mutex 的 lock / u…

运行多进程  每个子进程的内存空间是互相隔离的 进程之间数据不能共享的 一 互斥锁 但是进程之间都是运行在一个操作系统上,进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端, 是可以的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import time def task(name): print("%s 1" % name) ti…

介绍 本文以最简单生产者消费者模型,通过运行程序,观察该进程的cpu使用率,来对比使用互斥锁 和 互斥锁+条件变量的性能比较. 本例子的生产者消费者模型,1个生产者,5个消费者. 生产者线程往队列里放入数据,5个消费者线程从队列取数据,取数据前需要判断一下队列中是否有数据,这个队列是全局队列,是线程间共享的数据,所以需要使用互斥锁进行保护.即生产者在往队列里放入数据时,其余消费者不能取,反之亦然. 互斥锁实现的代码 #include <iostream> // std::cout #inclu…

互斥锁 并行变成串行,牺牲效率 保证数据安全,实现局部串行 保护不同的数据,应该加不同的锁 现在一个进程 可以有多个线程 所有线程都共享进程的地址空间 实现数据共享 共享带来问题就会出现竞争 竞争就会出现改乱数据 每个子线程都去执行task函数 代码 都拿到n=99 这种方法效率高 ,但是导致数据不安全 并发执行 from threading import Thread import time n = 100 def task(): # 定义全局变量 global n tmp = n time.…

互斥锁与join 互斥锁和join都可以把并发变成串行 以下代码是用join实现串行 from multiprocessing import Process import time import json class Foo(object): def search(self, name): with open("db.txt", "r") as f_read: dic = json.load(f_read) time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟 pr…

进程理论 程序与进程的区别 ''' 程序不是存在硬盘上的代码,相对来说是静态的 进程表示程序在执行的过程,是动态的 ''' 进程的调度 先来先服务调度算法 '''对长作业有利,对短作业无益''' 短作业优先调度算法 '''对短作业有利,长作业无益''' 两对重要的概念 同步和异步 '''描述的是任务的提交方式''' 同步:任务提交之后,原地等待任务的返回结果,等待过程中不做任何事情程序表面上表现出来的感觉就是卡住了 异步:任务提交之后,不原地等待任务返回的结果,直接去做其他事情 事后,任务的返回…

转自互斥锁Mutex与信号量Semaphore的区别 多线程编程中,常常会遇到这两个概念:Mutex和Semaphore,两者之间区别如下: 有人做过如下类比: Mutex是一把钥匙,一个人拿了就可进入一个房间,出来的时候把钥匙交给队列的第一个,一般的用法是用于串行化对临界区代码的访问,保证这段代码不会被并行的运行. Semaphore是一件可以容纳N人的房间,如果人不满就可以进去,如果人满了,就要等待有人出来. 对于N=1的情况,称为binary semaphore,一般的用法是,用于限制对于…

并发本身并不复杂,但是因为有了资源竞争的问题,就使得我们开发出好的并发程序变得复杂起来,因为会引起很多莫名其妙的问题. package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) var ( count int32 wg sync.WaitGroup ) func main() { wg.Add() go incCount() go incCount() wg.Wait() fmt.Println(count)…

线程锁(互斥锁Mutex) 一个进程下可以启动多个线程,多个线程共享父进程的内存空间,也就意味着每个线程可以访问同一份数据,此时,如果2个线程同时要修改同一份数据,会出现什么状况? # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time num = 100#设定一个共享变量:num=100在主线程中,我想要在子线程中修改num def run(n): global num#在函数里修改函数外变量,首先应该声明为全局变量,在每个线程中都获取这个全局变…